AI Overviewsとは？Googleの最新AI検索機能の特徴・活用法・SEOへの影響を徹底解説

GoogleのAI Overviewsが検索結果に表示されるようになり、「検索順位1位なのにトラフィックが落ちている」という現象が世界規模で報告されています。

AI Overviewsは、ユーザーの検索クエリに対してGoogleのAIが複数のWebサイトを参照しながら要約回答を生成し、検索結果の最上部に表示する機能です。ユーザーは各サイトを開かなくても情報が手に入るため、オーガニック検索のクリック率（CTR）が低下する傾向が報告されています。

Ahrefsの更新調査（2025年12月データ）※¹ では、AI Overviewsが表示されるクエリで、検索1位の平均CTRが最大58%下がったというケースもあり、2025年4月時点（34.5%減）からさらに悪化しています。

一方で、AIに引用されたサイトへのクリックは増えるとGoogleは説明しています。ただし独立調査では全体としてクリック減が優勢で、見解は分かれており、「SEO」から「AIO（AI Optimization）」「LLMO（Large Language Model Optimization）」「GEO（Generative Engine Optimization）」へと、最適化の概念そのものが広がっています。

そこで本記事では、AI Overviewsの仕組みと背景から、検索環境の変化、具体的な対策まで順に解説します。

※¹ 出典：Ahrefs Blog

AI Overviews（AIによる概要）とは

AI Overviewsは、Googleが提供するAI検索機能の総称です。検索結果の最上部にAIが生成した回答を表示し、ユーザーが個別のWebサイトを開かなくても情報を得られるようにしています。

2024年の正式展開以降、対象クエリの範囲は急速に広がっており、SEO担当者・Webマーケターが無視できないトピックになっています。まずは機能の仕組みと、旧来のSGEとの関係を整理しておきましょう。

AI Overviews（旧SGE）の仕組み

AI Overviewsは、Googleが2024年5月に正式展開し、同年8月に日本でも一般公開されたAI検索機能です。日本語の検索画面では「AIによる概要」と表示されます。

現在の正式機能に至るまでには、段階的な移行がありました。Googleは2023年にSearch Labs（Googleの実験的機能を試せるオプトイン型プログラム）を通じて、SGE（Search Generative Experience）という名称でAI生成回答の試験提供を開始。

Search Labsに参加したユーザーだけが使えるテスト段階を経て、機能の精度と安全性を検証しながら順次展開が進み、SGEという実験段階の名称から「AI Overviews」として正式機能に格上げされたという流れです。

Googleは仕組みの詳細を公式には明かしていませんが、関連する複数のWebページを取得し、GeminiベースのAIが内容をまとめて回答を生成する仕組みと説明しています。

一番の違いは、「1つの情報をそのまま見せるか、複数の情報をまとめて答えを作るか」です。これまでの検索では、1つのページから回答文をそのまま抜き出して表示する仕組みがありました（いわゆる強調スニペット）。

一方で、AI Overviewsはそうした表示とは異なり、複数のページの情報をもとに内容をまとめ、1つの回答として生成します。そのためAI Overviewsでは、どの情報を参考にしたかを示すリンクが複数表示される点も特徴です。

現時点でAI Overviewsが表示するクエリの割合は一定ではなく、テーマやクエリタイプによって大きく変動します。特にKnowクエリ（情報収集を目的とした検索）での表示率が高い傾向があります。一方で、購買・比較系クエリや、YMYL領域（医療・法律・金融など）では、より厳しい基準で情報源が評価されるため、表示は限定的です。

なお、Googleは2025年9月に日本でもAI Modeの提供を開始しています。AI Modeは、検索結果をもとにチャット形式で追加質問や深掘りができる機能で、検索結果ページ上のタブから利用可能です。PC・スマートフォンの両方で順次利用できるようになっています。

AI Overviewsが「検索結果上に要約を表示する機能」であるのに対し、AI Modeは「対話しながら情報を深掘りする機能」という違いがあります。両者は役割が異なりながらも、生成AIを活用した検索体験を拡張する方向で進化しています。

※参考：Google Japan Blog「AI による概要 : ウェブにつながる新しい方法」 ※参考：Google Japan Blog「検索におけるAI：情報を超えた知性へ」

AI Overviews表示とSERP構造の変化

機能の仕組みを理解したうえで、実際の検索画面がどう変わったかを確認しておきましょう。

AI Overviewsの導入によって、検索結果ページ（SERP）の構造が根本から変わりました。現在はAI Overviewsが検索結果の上部を占有するケースが増えており、広告の位置はクエリによって前後しますが、広告とオーガニック検索結果はその下に続く形が多くなっています。SEOで1位を獲得しても、ユーザーがそこに到達するにはスクロールが必要なケースが増えています。

スマホではこの違いが特に分かりやすく出ます。検索すると、最初に「AIによる概要」としてAIの回答が画面いっぱいに表示されます。その中に、参考にしたサイトのリンクも一緒に表示されますが、画面が小さいため、このAI回答だけで上半分が埋まり、通常の検索結果はスクロールしないと見えないこともあります。

▼ AI Overviewsの表示例（スマートフォン）※²

PCでは画面が広いため、AIの回答と検索結果が同時に表示されることがあります。ただし、最初に目に入るのはAIの回答です。この表示から、次の5つの変化が読み取れます。

「SEO1位＝最も見られるとは限らない」状態になっているのが、現在の検索環境です。

※² 画像引用：Google Japan Blog「AIによる概要：ウェブにつながる新しい方法」

2025年のコアアップデートとAI Overviewsの関係

2025年にかけてAI Overviewsの表示頻度や対象クエリは拡大傾向にあり、検索結果における存在感が高まっています。重要な変化として、以下の3点が挙げられます。

変化① Knowクエリへの積極展開

「〇〇とは」「〇〇の原因」「〇〇の仕組み」といった情報収集系のクエリ（Knowクエリ）でのAI Overviews表示が大幅に強化されています。SEOコンテンツの主力ジャンルである「解説記事」や「入門ガイド」が、最も影響を受けやすい領域です。

変化② YMYL領域での慎重な制御

医療・法律・金融など、Your Money or Your Life（YMYL）に分類される領域では、誤情報のリスクを考慮してAI Overviewsの表示が抑制される傾向があります。

AI Overviewsが「何でも表示されるわけではない」という点は、業種・コンテンツジャンルごとに影響を見極めるうえで重要です。

変化③ E-E-A-Tの高いサイトが引用されやすい傾向に

AI Overviewsが引用するコンテンツには明確な傾向があります。

• 経験（Experience）
• 専門性（Expertise）
• 権威性（Authoritativeness）
• 信頼性（Trustworthiness）

上記を示す「E-E-A-T」が高いと評価されたサイトが参照されやすい傾向があります。コアアップデートを経るたびにコンテンツ品質評価の精度が上がっており、E-E-A-Tへの対応は今後も対策の中心軸であり続けるでしょう。

検索環境の変化

AI Overviewsの仕組みは理解した。では、それが実際の数字にどう影響しているのか。

この章では、CTRの低下・ゼロクリック検索の増加・ユーザー行動の変容という3つの観点から、AI検索がもたらした検索環境の変化を具体的に解説します。これらの変化を把握することが、次章で解説する対策の必要性を理解する前提になります。

CTR（クリック率）の低下——数字で見る現状

AI Overviewsによる検索環境の変化を最もダイレクトに示すのがCTRのデータです。Ahrefsでは同じ調査を2回実施しており、その変化が深刻さを物語っています。

Ahrefsは、AI Overviewsが現在の形で続く場合、CTRはさらに低下する可能性が高いと予測していました。※³ 実際に、同様の傾向が見られています。自社サイトへの影響を確認するには、まずGoogle Search Consoleを使います。

「検索パフォーマンス」レポートで、キーワードごとの表示回数・クリック数・CTRを確認できます。ポイントは、「順位は変わっていないのに、クリックだけが減っているクエリ」を見つけることです。

AI Overviewsが表示されると、この現象が起きやすくなります。こうしたクエリを定期的に確認し、優先的に対策していくことが重要です。

※³ 出典：Ahrefs Blog「Update: AI Overviews Reduce Clicks by 58%」

ゼロクリック検索の増加

CTRの低下とセットで進んでいるのが、ゼロクリック検索の増加です。 ゼロクリック検索とは、検索結果からサイトを開かず、AIの回答だけで情報収集が完結する状態を指します。

AI Overviewsが検索意図に対して十分な答えを返すほど、この傾向は強まります。 特に影響が大きいのは、「〇〇とは」「〇〇の意味」「〇〇のやり方」といった、答えが明確なクエリです。AIの回答だけで満足されやすく、クリックされにくくなります。

一方で、比較・評価・事例・体験といったコンテンツは、AIだけでは補いにくいため、相対的にクリックが維持されやすい傾向があります。

ユーザーの検索行動の変化

AI検索の普及により、情報収集のしかたそのものが変わりつつあります。特に大きな変化が、クエリの長文化と質問形式の増加です。

これまでの「SEOとは」のような単語検索に加え、「AI検索時代にSEO担当者が最優先で取り組むべきことは何か」といった、文脈を含んだ質問が増えています。

背景にあるのは、AI検索の仕組みです。従来はキーワードとの一致をもとに結果が表示されていましたが、Google AI Overviewsでは「何を知りたいのか」という検索意図を踏まえて回答が生成されます。

たとえば「SEO 対策」という検索でも、基礎を知りたいのか、具体的な施策を探しているのかによって、提示される内容は変わります。このように、同じキーワードでも“意図に合っているかどうか”が重要になります。

特に「〇〇とは」「〇〇の仕組み」といった情報収集型のクエリでは、この意図への一致が、どのページが参照されるかに直結します。

そのため、同じテーマでも、検索者の疑問に沿った説明ができているページほど選ばれやすくなります。

さらにBtoB領域では、比較や初期調査をAIに任せるケースも増えており、「検索順位」だけでなく「AI回答の中でどう紹介されるか」の重要性が高まっています。

💡 POINT

検索意図とコンテンツ設計の接点

AIはクエリの文字列だけでなく、背後にある目的や文脈を理解して回答します。キーワードを詰め込むのではなく、「そのクエリを打った読者が次に何を知りたいか」という順序で情報を組み立てることが、AI引用でも検索順位でも評価されやすいコンテンツ設計につながります。

求められるSEO・AIO対策

ここからが本記事の核心です。検索環境の変化を踏まえたうえで、実際に何をすべきかを4つの施策に整理して解説します。SEO対策（検索順位の維持・向上）とAIO対策（AI回答への引用獲得）は相互補完の関係にあり、どちらか一方だけでは対応として不十分です。

施策ごとに「なぜ有効か」の理由も合わせて説明しますので、自社のコンテンツ戦略に落とし込む際の参考にしてください。

見出し構成の最適化

AIは、Webページの内容を見出しや段落ごとに整理して理解します。 そのため、H2・H3の見出しと本文の内容がきちんと対応している構造が重要です。

見出しの下に、その質問への答えがまとまっていると、AIにとっても参照しやすくなります。逆に、見出しと内容がズレていると、どこに答えがあるのか判断しにくくなります。

具体的には、FAQ形式で「質問→回答」をセットで書くことや、段落の冒頭に結論や定義を置く書き方が有効です。

E-E-A-Tの強化

AI Overviewsが引用するサイトには、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）が高いという共通点があります。特にYMYL領域では、この評価が引用可否に直結します。E-E-A-Tは一朝一夕で作れるものではありませんが、具体的な施策に落とし込めば着実に積み上げることができます。

E-E-A-T強化の具体的な取り組み

E-E-A-Tを高めるための施策は、コンテンツ単体の改善にとどまりません。サイト全体の設計・著者情報の整備・外部からの評価という3つの層で取り組む必要があります。

他のサイトにも書いてある一般論ばかりのコンテンツはAIに参照されにくくなっています。「自社だからこそ書ける内容」に投資することが、AI検索時代のコンテンツ戦略の核心です。

構造化データの実装

構造化データ（schema.org）は、検索エンジンやAIがコンテンツ内容を正確に理解するための基本施策です。

AI引用への直接効果は公式には明言されていませんが、リッチリザルト表示とあわせて、コンテンツの信頼性を補強する役割があります。

すべてのschemaを実装する必要はなく、自社コンテンツに応じて優先度の高いものから対応するのが現実的です。

※現在FAQリッチリザルトは主に政府・医療系サイトに限定されており、AI引用への直接効果は公式には明言されていません。

SEO・AIO・LLMO・GEOの違いと関係

AI検索の普及に伴い、「SEO」以外の最適化概念としてAIO・LLMO・GEOといった言葉が登場しています。ただし現時点では、これらの用語は明確に定義が分かれているわけではなく、呼び方が異なるだけで、意味するところはほぼ同じ概念として使われているのが実態です。

SEOが「検索順位」を対象とするのに対し、AIO・LLMO・GEOは「AIの回答の中でどう扱われるか」に焦点を当てた概念です。

ただし、これらは別々に対策するものではなく、実務上はSEOの延長として一体的に取り組むべき施策です。たとえば、E-E-A-Tの強化や構造化データの整備、一次情報の充実といった施策は、SEOとAI検索の両方に共通して効果があります。

独自の一次情報の活用

AI Overviewsが引用するコンテンツには、一次情報の豊富さという共通点があります。AIは「ユーザーの質問に最も的確に答えられる情報源」を選ぼうとするため、一般的な情報を整理しているだけのサイトよりも、現場の経験や独自データに基づいた情報を持つサイトが引用されやすくなっています。これはE-E-A-Tの「経験（Experience）」とも直結する考え方です。

AIO（AI Optimization）分析の重要性

ここまでの対策を実行に移すにあたって、まず必要なのが「現在地を知ること」です。AI回答の中で自社がどう扱われているか、競合と比べてどのクエリで差があるかを把握せずにコンテンツ改善を進めても、投資対効果は上がりません。AIO分析は、SEO対策と並行して不可欠な取り組みになっています。

AI検索対策の出発点は「現状把握」

AI Overviewsは、すべてのキーワードで同じように表示されるわけではありません。クエリの種類・業界のYMYL度・競合コンテンツの充実度などによって、表示されるかどうか、どのサイトが引用されるかは大きく異なります。

Google Search Consoleは検索パフォーマンスの基本指標を提供しますが、AI Overviews表示クエリに絞った引用状況の分析には専用ツールが必要になります。自社が狙っているキーワードで「AIが表示されているか」「自社が引用されているか」を把握することが、対策の起点です。なおSearch ConsoleではAI Overviewsのデータはオーガニック全体に含まれる形のため、クエリ単位の引用状況を詳しく見るには専用ツールが現実的です。

自社サイト引用状況の把握

AI回答に自社サイトが引用されているかどうかは、ブランド認知や信頼形成、購買検討に影響する重要なポイントです。

AI回答に自社サイトが引用されていない場合、たとえ通常の検索結果で上位に表示されていても、AI回答だけを見て判断するユーザーには自社の情報が届かない可能性があります。つまり、AI検索上では競合に接点を奪われるリスクがあるということです。そのため、まずは以下の4点を確認しましょう。

引用状況分析で把握すること

引用状況の分析では、「引用されているかどうか」だけでなく、「どのクエリで・どんな評価で・競合と比べてどうか」という4つの視点が必要です。把握すべき項目を以下に整理します。

ツール「AI Hack」でできること

AI Hackは、「AIが自社をどのように紹介しているか」を分析することに特化したAIO分析ツールです。多くのSEO・AIOツールが「AI検索からの流入がどれだけあるか」という数値を見せるのに対し、AI Hackは「AIの回答の中身そのもの」を分析します。

プロンプト（ユーザーがAIに投げかける質問文）を単位として分析を行うため、「このクエリでは競合Aが1番に紹介されているが、別のクエリでは自社が上位に出ている」といった質問文脈ごとの差異が可視化されます。

AI Hackの主な機能

AI Hackには、AIO分析に必要な機能が3つの軸で揃っています。それぞれが「何を明らかにするための機能か」をセットで理解することで、どう活用するかのイメージが具体化します。

重要なのは、AI Hackは可視化し改善点の示唆を得るためのツールだという点です。「今どこに課題があるか」を正確に把握したうえで、コンテンツ改善や広報施策に優先順位をつけるための起点として活用するものです。

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まとめ

AI Overviews時代のSEO・AIO対策を整理すると、重要なのは以下の3点です。

AI Overviews表示クエリでは、検索1位の平均CTRが最大58%下がったケースも報告されています。「様子を見てから」という判断が機会損失につながるリスクは、この数字が示す通りです。

AI検索時代においても重要なのは、感覚ではなくデータで自社の立ち位置を把握することです。まず現状を可視化し、課題のあるクエリから優先的に手を打つ——その流れをつくることが、すべての対策の出発点になります。

まずは、自社がどのクエリでAI Overviewsに表示・引用されているかを可視化するところから始めましょう。

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